DevOps impulsado por IA con GitHub

Presupuesto

• Nombre del producto: DevOps impulsado por IA con GitHub
• Características: Aumente la eficiencia, mejore la seguridad y brinde valor más rápido

¿Qué es DevOps?

Cuando se implementa de manera eficaz, DevOps puede transformar la forma en que su organización entrega software, acelerando
ciclos de lanzamiento, mejorando la confiabilidad e impulsando la innovación.
La verdadera oportunidad radica en cómo DevOps le permite mantenerse ágil en un mercado en rápida evolución. Al establecer una cultura de colaboración, mejora continua y adopción estratégica de tecnología, puede superar a la competencia con un tiempo de comercialización más rápido y una mayor capacidad para adaptarse al cambio.

DevOps se forma a partir de diversas experiencias, habilidades técnicas y perspectivas culturales. Esta diversidad genera múltiples interpretaciones y prácticas en evolución, lo que hace de DevOps un campo dinámico e interdisciplinario. Un equipo de DevOps es multifuncional e involucra a actores clave de equipos que forman parte del ciclo de vida de entrega de software (SDLC).
En este libro electrónico, exploraremos el valor de construir un equipo y una práctica de DevOps sólidos, y cómo aplicar IA para automatizar tareas rutinarias, proteger el código y lograr una gestión óptima del ciclo de vida de extremo a extremo.

Definición de DevOps

Donovan Brown, una voz confiable en la comunidad DevOps, compartió una definición de DevOps que ha sido ampliamente reconocida por los profesionales de DevOps:

DevOps es la unión de personas, procesos y productos para permitir la entrega continua de valor a sus usuarios finales”.

Donovan Brown

Gerente del programa de socios // Microsoft1
En muchos entornos tecnológicos, los equipos están divididos en grupos según sus habilidades técnicas y cada uno se centra en sus propias métricas, indicadores clave de rendimiento y resultados. Esta fragmentación suele ralentizar la entrega, genera ineficiencias y genera prioridades conflictivas, lo que en última instancia obstaculiza el progreso.
Para superar estos desafíos, las organizaciones deben trabajar para fomentar la colaboración, alentar la retroalimentación constructiva, automatizar los flujos de trabajo y adoptar la mejora continua. Esto ayuda a garantizar una entrega más rápida de software, una mayor eficiencia, una mejor toma de decisiones, ahorros de costos y una ventaja competitiva más sólida.
¿Cómo pueden los equipos comenzar a adoptar nuevas prácticas de DevOps de manera eficaz? Pueden empezar por abordar primero los problemas más importantes, como los procesos de implementación manuales, los ciclos de retroalimentación prolongados, la automatización ineficiente de las pruebas y los retrasos causados ​​por intervenciones manuales en los procesos de lanzamiento.

Eliminar los puntos de fricción puede resultar abrumador, pero el rápido aumento de la IA en los últimos años ha creado nuevas oportunidades para que los desarrolladores aumenten la velocidad y la calidad de su trabajo. Nuestra investigación descubrió que la calidad del código creado y reproducidoviewed fue mejor en todos los aspectos con GitHub Copilot Chat habilitado, aunque ninguno de los desarrolladores había usado la función antes.
El 85 % de los desarrolladores se sintieron más seguros de la calidad de su código al crearlo con GitHub Copilot y GitHub Copilot Chat

85%

Código reviewLos chats de GitHub Copilot fueron más prácticos y se completaron un 15 % más rápido que sin GitHub Copilot Chat

15%

DevOps + IA generativa: uso de la IA para mejorar la eficiencia
Al promover una cultura de responsabilidad compartida, DevOps fomenta la colaboración y elimina los silos. La IA lleva esto aún más lejos al automatizar tareas repetitivas, optimizar los flujos de trabajo y permitir ciclos de retroalimentación más rápidos, lo que permite a los equipos centrarse en el trabajo de alto valor.
Un desafío clave en la entrega de software es la ineficiencia y la inexactitud, problemas que la IA ayuda a resolver al optimizar la gestión de recursos y ofrecer resultados consistentes y más precisos. Las eficiencias impulsadas por la IA no solo pueden mejorar el rendimiento de las aplicaciones y la optimización de la infraestructura, sino que también refuerzan la seguridad y reducen los costos.
Los equipos de alto rendimiento pueden identificar y automatizar las tareas repetitivas que obstaculizan la productividad y extienden los ciclos de entrega. El objetivo final es ofrecer lo que más importa a los clientes y usuarios finales, al mismo tiempo que se impulsa el crecimiento organizacional, se acelera el tiempo de comercialización y se refuerza la productividad y la satisfacción de los desarrolladores.

Automatizando lo mundano
Los desarrolladores a menudo manejan tareas diarias que son repetitivas.
Estas tareas se conocen comúnmente como “ladrones de tiempo” e incluyen cosas como verificaciones manuales del sistema, configuración de nuevos entornos de código o identificación y solución de errores. Estas tareas le quitan tiempo a un desarrollador, que debería dedicarlo a su principal responsabilidad: ofrecer nuevas funciones.
DevOps es, en partes iguales, alineación y automatización del equipo.
El objetivo general es eliminar las cargas y los obstáculos del ciclo de vida del desarrollo de software y ayudar a los desarrolladores a reducir las tareas manuales y rutinarias. Veamos cómo se puede utilizar la IA para resolver estos problemas.

Agilice los ciclos de vida del desarrollo con GitHub
Combinemos DevOps, IA y el poder de GitHub para ver cómo sus equipos pueden ofrecer valor de principio a fin. GitHub
es ampliamente reconocido como el hogar del software de código abierto, pero también ofrece funciones de nivel empresarial a través de su solución GitHub Enterprise.
GitHub Enterprise optimiza el ciclo de vida de DevOps al proporcionar una plataforma unificada para el control de versiones, el seguimiento de problemas y la revisión de código.view, y más. Esto reduce la proliferación de cadenas de herramientas, minimiza las ineficiencias y mitiga los riesgos de seguridad al reducir la cantidad de superficies en las que trabajan sus equipos.

Con acceso a GitHub Copilot, una herramienta líder en desarrollo de IA, los ciclos de desarrollo se pueden acelerar al reducir el tiempo dedicado a tareas repetitivas y mitigar errores. Esto puede generar una entrega más rápida y un menor tiempo de comercialización.
La automatización integrada y los flujos de trabajo CI/CD en GitHub también ayudan a simplificar la edición de código.views, pruebas e implementación. Esto reduce la cantidad de tareas manuales, al mismo tiempo que acorta los tiempos de aprobación y acelera el desarrollo. Estas herramientas permiten una colaboración fluida, eliminando los silos y permitiendo que los equipos gestionen cada aspecto de sus proyectos de manera eficiente, desde la planificación hasta la entrega.

Trabaje de manera más inteligente, no más dura
La automatización es el núcleo de DevOps, lo que permite eliminar los ladrones de tiempo y centrarse en generar valor más rápido. La automatización es un término muy amplio que incluye varios elementos del ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC). La automatización puede incluir cosas como la configuración de CI/CD para permitir la integración perfecta de los cambios de código en su entorno de producción. Esto también puede incluir la automatización de su infraestructura como código (IaC), pruebas, monitoreo y alertas, y seguridad.
Si bien la mayoría de las herramientas DevOps brindan capacidades de CI/CD, GitHub va un paso más allá con GitHub Actions, una solución que ofrece software de nivel empresarial a
su entorno, ya sea en la nube, en las instalaciones o en otro lugar. Con GitHub Actions, no solo puede alojar su CI/
Canalizaciones de CD pero también automatizan prácticamente cualquier cosa dentro de sus flujos de trabajo.
Esta integración perfecta con la plataforma GitHub elimina la necesidad de herramientas adicionales, lo que agiliza los flujos de trabajo y aumenta la productividad. Así es como GitHub Actions puede transformar tus flujos de trabajo:

• CI/CD más rápido: Automatice los procesos de compilación, prueba e implementación para obtener lanzamientos más rápidos.
• Calidad de código mejorada: aplique estándares de formato de código y detecte problemas de seguridad de forma temprana.
• Colaboración mejorada: Automatice las notificaciones y la comunicación en torno a los procesos de desarrollo.
• Cumplimiento simplificado: ayuda a alinear los repositorios con los estándares organizacionales.
• Mayor eficiencia: automatice tareas repetitivas para liberar tiempo de los desarrolladores.

GitHub Copilot se puede utilizar para hacer sugerencias de código y sugerir qué acciones utilizar para crear mejores flujos de trabajo. También puede sugerir prácticas recomendadas de codificación adaptadas a su organización que sus equipos pueden implementar rápidamente para ayudar a aplicar la gobernanza y las convenciones. GitHub Copilot también funciona con varios lenguajes de programación y se puede utilizar para crear acciones y flujos de trabajo para automatizar tareas fácilmente.

Para obtener más información sobre GitHub Copilot, consulte:

• Cómo obtener sugerencias de código en tu IDE con GitHub Copilot
• Cómo usar GitHub Copilot en tu IDE: consejos, trucos y prácticas recomendadas
• 10 formas inesperadas de utilizar GitHub Copilot

Reducir las tareas repetitivas
Concéntrese en automatizar procesos rutinarios y usar herramientas como GitHub Copilot para optimizar su flujo de trabajo. Por ejemplo,ampCopilot puede ayudar a generar pruebas unitarias, una parte esencial del desarrollo de software que requiere mucho tiempo. Al crear indicaciones precisas, los desarrolladores pueden guiar a Copilot para crear paquetes de pruebas integrales que cubran tanto escenarios básicos como casos extremos más complejos. Esto reduce el esfuerzo manual y, al mismo tiempo, mantiene una alta calidad del código.

Es fundamental confiar, pero verificar, los resultados que proporciona Copilot, al igual que con cualquier herramienta impulsada por IA generativa. Sus equipos pueden confiar en Copilot para tareas simples y complejas, pero es importante validar siempre su resultado mediante pruebas exhaustivas antes de implementar cualquier código. Esto no solo ayuda a garantizar la confiabilidad, sino que también evita errores que, de lo contrario, podrían ralentizar su flujo de trabajo.
A medida que continúe usando Copilot, refinar sus indicaciones le ayudará a aprovechar al máximo sus capacidades, lo que permitirá una automatización más inteligente y minimizará aún más las tareas repetitivas.
Para obtener más información sobre la creación de pruebas unitarias con GitHub Copilot, consulte:

• Desarrollar pruebas unitarias utilizando las herramientas GitHub Copilot
• Escritura de pruebas con GitHub Copilot

Ingeniería rápida y contexto
Integrar GitHub Copilot en su práctica de DevOps puede revolucionar la forma en que trabaja su equipo. La creación de indicaciones precisas y contextualizadas para Copilot puede ayudar a su equipo a alcanzar nuevos niveles de eficiencia y agilizar los procesos.
Estos beneficios pueden traducirse en resultados mensurables para su organización, como:

• Mayor eficiencia: automatice tareas repetitivas, minimice la intervención manual y permita una toma de decisiones más rápida e inteligente con información útil.
• Ahorro de costos: optimice los flujos de trabajo, reduzca los errores y disminuya los costos de desarrollo al integrar IA en procesos repetitivos y propensos a errores.
• Genere resultados: utilice Copilot para respaldar objetivos estratégicos, mejorar las experiencias de los clientes y mantener una ventaja competitiva en el mercado.

Al aprender a redactar indicaciones precisas y detalladas, los equipos pueden mejorar significativamente la relevancia y precisión de las sugerencias de Copilot. Como ocurre con cualquier herramienta nueva, la incorporación y la capacitación adecuadas son esenciales para ayudar a su equipo a maximizar los beneficios de Copilot a gran escala.

A continuación, le mostramos cómo puede fomentar una cultura de ingeniería rápida y eficaz dentro de su equipo:

• Cree una comunidad interna: configure canales de chat para compartir ideas, asista u organice eventos y cree oportunidades de aprendizaje para crear un espacio donde sus equipos puedan aprender.
• Comparta momentos sorprendentes: utilice herramientas como Copilot para crear documentación que guíe a otros en su viaje.
• Comparte consejos y trucos que hayas aprendido: organiza sesiones para compartir conocimientos y utiliza tus comunicaciones internas (boletines informativos, Teams, Slack, etc.) para compartir conocimientos.

Los mensajes de aviso eficaces ayudan a alinear la IA con los objetivos de su equipo, lo que puede generar una mejor toma de decisiones, resultados más confiables y un mayor rendimiento. Al implementar estos métodos de ingeniería de mensajes de aviso, no solo puede ahorrar costos, sino que también permite una entrega más rápida, ofertas de productos mejoradas y experiencias superiores para el cliente.

DevOps + seguridad: protegiendo el código desde adentro hacia afuera

Una estrategia unificada para gestionar el ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC) es mucho más eficaz cuando está respaldada por un conjunto de herramientas optimizado. Si bien la proliferación de herramientas es un desafío común en muchas disciplinas de DevOps, la seguridad de las aplicaciones suele ser la que más sufre su impacto. Los equipos suelen agregar nuevas herramientas para abordar las brechas, pero este enfoque a menudo pasa por alto los problemas centrales relacionados con las personas y los procesos. Como resultado, los entornos de seguridad pueden verse abarrotados de todo, desde escáneres de una sola aplicación hasta complejas plataformas de riesgo empresarial.
Al simplificar su conjunto de herramientas, ayuda a los desarrolladores a mantenerse concentrados, reducir los cambios de contexto y mantener su flujo de codificación. Una plataforma en la que la seguridad está integrada en cada paso (desde la gestión de dependencias y las alertas de vulnerabilidad hasta las medidas preventivas que protegen la información confidencial) aporta estabilidad a la postura de seguridad del software de su organización. Además, la extensibilidad es fundamental, ya que le permite utilizar sus herramientas existentes junto con las capacidades integradas de la plataforma.

Protege cada línea de código
Cuando piensas en el desarrollo de software, probablemente te vengan a la mente lenguajes como Python, C#, Java y Rust. Sin embargo, el código adopta muchas formas y los profesionales de diversos campos (científicos de datos, analistas de seguridad y analistas de inteligencia empresarial) también interactúan con la codificación a su manera. Por extensión, el riesgo potencial de vulnerabilidades de seguridad aumenta, a veces sin que lo sepas. Proporcionar un conjunto integral de estándares y metodologías a todos los desarrolladores, independientemente de su función o título, les permite integrar la seguridad en cada paso del ciclo.

Análisis estático y escaneo secreto
El uso de herramientas de prueba de seguridad de aplicaciones (AST) se ha vuelto más común cuando se trata de la integración en tiempo de compilación. Una técnica mínimamente invasiva es escanear el código fuente tal como está, en busca de puntos de complejidad, posibles vulnerabilidades y cumplimiento de estándares. El uso del análisis de composición de software (SCA) en cada confirmación y cada envío ayuda a los desarrolladores a centrarse en la tarea en cuestión al tiempo que proporciona un mecanismo para solicitudes de extracción y reescritura de código.views para ser más productivos y significativos.
El escaneo de secretos es un arma secreta contra la posibilidad de comprometer secretos o claves que puedan comprometer el control de código fuente. Cuando se configura, el escaneo de secretos extrae información de una lista de más de 120 proveedores de software y plataformas diferentes, incluidos AWS, Azure y GCP. Esto permite la identificación de secretos específicos que coincidirían con esas aplicaciones de software o plataformas. También puede probar si un secreto o una clave está activo directamente desde la interfaz de usuario de GitHub, lo que simplifica la solución.

Análisis de código avanzado con CodeQL
CodeQL es una potente utilidad de GitHub que analiza el código para identificar vulnerabilidades, errores y otros problemas de calidad. Crea una base de datos a partir de su código base mediante la compilación o interpretación y luego emplea un lenguaje de consulta para buscar patrones vulnerables. CodeQL también le permite crear bases de datos de variantes personalizadas adaptadas a casos específicos o casos de uso exclusivos relevantes para su negocio. Esta flexibilidad permite el desarrollo de bases de datos de vulnerabilidades reutilizables que se pueden utilizar durante los análisis de otras aplicaciones dentro de su empresa.
Además de sus sólidas capacidades, CodeQL ofrece resultados de escaneo y vulnerabilidades rápidamente para los lenguajes compatibles, lo que permite a los desarrolladores abordar los problemas de manera eficiente sin comprometer la calidad. Esta combinación de potencia y velocidad hace de CodeQL un recurso valioso para mantener la integridad y la seguridad del código en varios proyectos. También proporciona a los líderes un enfoque escalable para mejorar la resiliencia organizacional e implementar prácticas seguras de desarrollo de software.

minutos
De la detección de vulnerabilidades a su remediación exitosa3

Más preciso
Encuentra secretos filtrados con menos falsos positivos4

cobertura
Copilot Autofix proporciona sugerencias de códigos para casi el 90 % de los tipos de alerta en todos los idiomas admitidos5

1. En general, el tiempo medio que los desarrolladores tardaron en usar Copilot Autofix para confirmar automáticamente la corrección de una alerta en tiempo de PR fue de 28 minutos, en comparación con las 1.5 horas que se necesitaban para resolver las mismas alertas manualmente (3 veces más rápido). Para las vulnerabilidades de inyección SQL: 18 minutos en comparación con las 3.7 horas (12 veces más rápido). Según las nuevas alertas de escaneo de código que CodeQL encontró en las solicitudes de extracción (PR) en los repositorios con GitHub Advanced Security habilitado. Estos son ejemplosamples; sus resultados variarán.
2. Un estudio comparativo de los informes de secretos de software mediante herramientas de detección de secretos,
   Setu Kumar Basak et al., Universidad Estatal de Carolina del Norte, 2023
3. https://github.com/enterprise/advanced-security

Desmitificando el gráfico de dependencia

Las aplicaciones modernas pueden tener docenas de paquetes referenciados directamente, que a su vez pueden tener docenas de paquetes más como dependencias. Este desafío es ampLa seguridad se ha vuelto cada vez más difícil a medida que las empresas se enfrentan a la gestión de cientos de repositorios con distintos niveles de dependencias. Esto hace que la seguridad sea una tarea abrumadora, ya que resulta difícil comprender qué dependencias se utilizan en toda la organización. La adopción de una estrategia de gestión de dependencias que realice un seguimiento de las dependencias de los repositorios, las vulnerabilidades y los tipos de licencias de OSS reduce los riesgos y ayuda a detectar problemas antes de que lleguen a la producción.
GitHub Enterprise ofrece a los usuarios y administradores información inmediata sobre los gráficos de dependencia, además de alertas de uso de Dependabot que marcan las bibliotecas obsoletas que plantean posibles riesgos de seguridad.

El gráfico de dependencia del repositorio consta de

• Dependencias: Una lista completa de dependencias identificadas en el repositorio
• Dependientes: Cualquier proyecto o repositorio que tenga una dependencia del repositorio.
• Dependabot: ¿Algún hallazgo de Dependabot con respecto a las versiones actualizadas de sus dependencias?

En el caso de las vulnerabilidades a nivel de repositorio, la pestaña Seguridad en la barra de navegación muestra los resultados de las vulnerabilidades identificadas que pueden estar asociadas con las dependencias relacionadas con su base de código. El Dependabot view enumera alertas relacionadas con vulnerabilidades identificadas y le permite view cualquier conjunto de reglas que pueda ayudar a clasificar automáticamente ciertas alertas para repositorios públicos.

GitHub Enterprise y organizacional views
Con GitHub Enterprise, puedes view y administrar dependencias, vulnerabilidades y licencias de OSS en todos los repositorios de su organización y empresa. El gráfico de dependencias le permite ver una descripción completa view de dependencias en todos los repositorios registrados.

Este panel de control de un vistazo proporciona una excelente instantánea no solo de los avisos de seguridad identificados, sino también de la distribución de licencias relacionadas con las dependencias.
en uso en toda su empresa. El uso de licencias de código abierto puede ser particularmente riesgoso, especialmente si administra código propietario. Algunas licencias de código abierto más restrictivas, como GPL y LGPL, pueden dejar su código fuente vulnerable a la publicación forzada. Los componentes de código abierto requieren encontrar una forma unificada de determinar dónde puede estar incumpliendo las normas y es posible que desee encontrar otras alternativas para los paquetes que se incorporan con esas licencias.

Cómo proteger su postura de seguridad

Muchos sistemas de gestión de control de código fuente de nivel empresarial le ofrecen opciones para proteger su código mediante políticas, ganchos de preconfirmación y funcionalidades específicas de la plataforma. Las siguientes medidas se pueden utilizar para planificar una postura de seguridad integral:

• Medidas preventivas:
  GitHub permite la configuración y el uso de diferentes tipos de conjuntos de reglas para aplicar comportamientos y proteger contra cambios no deseados en ramas específicas. Por ejemplo:ampen:
  • Reglas que requieren solicitudes de extracción antes de fusionar cambios
  • Reglas que protegen ramas específicas para que no se les apliquen cambios directamente

Se puede realizar una comprobación adicional del lado del cliente mediante ganchos previos a la confirmación. Git, como sistema de gestión de control de código fuente, admite ganchos previos a la confirmación para realizar diversas tareas, como formatear mensajes de confirmación o ejecutar rutinas de formato y validación antes de confirmar cambios. Estos ganchos pueden utilizar utilidades avanzadas para ayudar a garantizar la coherencia y la calidad del código a nivel local.

• Medidas de protección: GitHub también permite configurar medidas de protección, incluido el uso de comprobaciones que se pueden establecer durante una solicitud de incorporación de cambios o una compilación de integración continua. Estas incluyen:
  • Comprobaciones de dependencia
  • Comprobaciones de prueba
  • Controles de calidad del código
  • Puertas de calidad
  • Puertas de intervención manual/aprobación humana

GitHub Enterprise permite a los equipos de desarrollo de software identificar vulnerabilidades y actuar sobre ellas muy rápidamente, desde dependencias obsoletas y secretos registrados hasta vulnerabilidades de lenguaje conocidas. Con las capacidades adicionales de viewAl analizar el gráfico de dependencias, los líderes de equipo y los administradores cuentan con las herramientas que necesitan para mantenerse a la vanguardia en lo que respecta a los avisos de seguridad. Si se incluye la visibilidad de los tipos de licencias en uso, se obtiene una plataforma integral de gestión de riesgos que prioriza la seguridad.

Impulsando el flujo de trabajo de DevOps con GitHub Enterprise
A estas alturas, es justo decir que el concepto de DevOps es ampliamente conocido por quienes trabajan en la industria tecnológica. Sin embargo, a medida que surgen nuevas herramientas y metodologías para implementar aplicaciones, una organización en constante crecimiento puede verse sometida a una gran presión para gestionar y medir eficazmente sus resultados.
Satisfacer las demandas del mercado de aplicaciones que sean resistentes, escalables y rentables puede ser un desafío. El uso de recursos basados ​​en la nube puede ayudar a mejorar el tiempo de comercialización, acelerar el ciclo interno para los desarrolladores y permitir que se realicen pruebas e implementaciones a escala con controles que tengan en cuenta los costos.

Habilitación de aplicaciones nativas de la nube
De la misma manera que el paradigma de cambio a la izquierda ha acercado la seguridad, las pruebas y la retroalimentación al ciclo interno del desarrollo, lo mismo puede decirse del desarrollo de aplicaciones para la nube. La adopción de prácticas de desarrollo centradas en la nube ayuda a los desarrolladores a superar la brecha entre los enfoques tradicionales y las soluciones de nube modernas. Este cambio permite a los equipos pasar de la simple creación de aplicaciones orientadas a la nube a la creación de aplicaciones verdaderamente nativas de la nube.

Desarrollar en la nube, implementar en la nube
Un IDE que facilite el desarrollo sin inconvenientes es ahora una expectativa estándar. Sin embargo, la idea de portabilidad dentro de ese entorno es relativamente novedosa, especialmente si se consideran los avances recientes en IDE basados ​​en la nube. Con el lanzamiento de GitHub Codespaces y la tecnología subyacente DevContainers, los desarrolladores ahora pueden desarrollar código en un entorno en línea portátil. Esta configuración les permite utilizar la configuración files, lo que permite adaptar su entorno de desarrollo para satisfacer los requisitos específicos del equipo.

La combinación de reutilización y portabilidad ofrece a las organizaciones ventajas significativas.tages. Los equipos pueden
Ahora, los desarrolladores centralizan sus configuraciones y especificaciones ambientales, lo que permite que todos los desarrolladores, ya sean nuevos o experimentados, trabajen dentro de la misma configuración. Tener estas configuraciones centralizadas permite que los miembros del equipo contribuyan a ellas. A medida que evolucionan las necesidades, el entorno se puede actualizar y mantener en un estado estable para todos los desarrolladores.

Gestión de flujos de trabajo a escala
El flujo de trabajo del desarrollador y el tiempo de comercialización son los que realmente determinan las métricas de productividad. Sin embargo, gestionar esto a gran escala puede ser un desafío, especialmente cuando muchos equipos diferentes de desarrolladores utilizan flujos de trabajo e implementaciones en varias nubes, servicios en la nube o incluso instalaciones locales. A continuación, se muestran algunas formas en las que GitHub Enterprise se encarga de la gestión de flujos de trabajo a gran escala:

• Simplifique con acciones y flujos de trabajo reutilizables
• Emplear la gobernanza utilizando
  Políticas de acciones
• Utilice acciones publicadas por
  editores verificados
• Utilice políticas de rama y conjuntos de reglas para ayudar a garantizar la coherencia y proteger el código principal
• Configure lo que tenga sentido a nivel de empresa y organización

Gestión del ciclo de vida del software de extremo a extremo
La gestión del trabajo planificado y en curso es una piedra angular esencial del desarrollo ágil de software. GitHub Enterprise ofrece una estructura de gestión de proyectos liviana que permite a los usuarios crear proyectos, asociar uno o más equipos y repositorios con ese proyecto y luego usar problemas que se abren en repositorios vinculados para realizar un seguimiento de los elementos de trabajo en general dentro del proyecto. Se pueden usar etiquetas para diferenciar entre diferentes tipos de problemas.

Por ejemploample, algunos de los valores predeterminados
Las etiquetas que se pueden utilizar con los problemas son mejora, error y característica. Para cualquier elemento que tenga una lista asociada de tareas relacionadas con el problema, es posible utilizar Markdown para definir esa lista de tareas como una lista de verificación e incluirla en el cuerpo del problema. Esto permite el seguimiento de la finalización en función de esa lista de verificación y ayuda a alinearla con los hitos del proyecto, si están definidos.

Gestión del ciclo de retroalimentación 
No es ningún secreto que cuanto antes reciba un desarrollador comentarios sobre una funcionalidad específica, más fácil será solucionar posibles problemas y publicar actualizaciones en comparación con la validación de los cambios. Cada organización tiene su propio método de comunicación preferido, ya sea mediante mensajería instantánea, correo electrónico, comentarios sobre tickets o problemas, o incluso llamadas telefónicas. Una característica adicional de GitHub Enterprise son los debates, que ofrecen a los desarrolladores y usuarios la posibilidad de interactuar en un entorno basado en foros, comunicando cambios, cualquier tipo de problemas con respecto a la funcionalidad o sugerencias para nuevas funcionalidades que luego podrían traducirse en elementos de trabajo.

El conjunto de características de Discusiones ha sido popular en los proyectos de código abierto durante bastante tiempo. Algunas organizaciones pueden tener dificultades para ver el beneficio de usar Discusiones cuando ya existen herramientas de comunicación a nivel empresarial. A medida que las organizaciones maduran, poder separar las comunicaciones que son relevantes para funciones y características de software específicas y luego transmitirlas a través de Discusiones asociadas con un repositorio específico puede brindarles a los desarrolladores, propietarios de productos y usuarios finales la capacidad de interactuar estrechamente en un entorno específico para las funciones que les interesa ver implementadas.

Ciclos de vida de los artefactos
La gestión de artefactos es un aspecto fundamental en todos los ciclos de vida del desarrollo de software, ya sea en forma de ejecutables, binarios, bibliotecas vinculadas dinámicamente o archivos estáticos. web código, o incluso a través de imágenes de contenedores Docker o gráficos de Helm, es fundamental contar con un lugar central donde se puedan catalogar y recuperar todos los artefactos para su implementación. GitHub Packages permite a los desarrolladores almacenar formatos de paquetes estandarizados para su distribución dentro de una organización o empresa.
Los paquetes de GitHub admiten lo siguiente:

• Experto
• Gradual
• npm
• Rubí
• NETO
• Imágenes de Docker

Si tiene artefactos que no entran en esas categorías, puede almacenarlos de todas formas usando la función Versiones en el repositorio. Esto le permite adjuntar los archivos binarios necesarios u otros files según sea necesario.

Gestión de la calidad
Las pruebas son una parte integral del desarrollo de software, ya sea ejecutando pruebas unitarias o funcionales durante una compilación de integración continua o haciendo que los analistas de control de calidad ejecuten escenarios de prueba para validar la funcionalidad dentro de un web Aplicación. GitHub Actions le permite integrar una variedad de diferentes tipos de pruebas en sus canalizaciones para ayudar a garantizar que se evalúe la calidad.
Además, GitHub Copilot puede ofrecer sugerencias sobre la mejor manera de crear pruebas unitarias, quitando la carga de crear pruebas unitarias o de otro tipo de los desarrolladores y permitiéndoles centrarse más en el problema comercial en cuestión.

Poder integrar fácilmente varias utilidades de prueba ayuda a garantizar que se evalúe la calidad a lo largo del ciclo de vida del desarrollo. Como se mencionó anteriormente, puede usar verificaciones dentro de los flujos de trabajo de GitHub Actions para validar ciertos escenarios. Esto incluye poder ejecutar con éxito un conjunto completo de pruebas antes de permitir que se fusione una solicitud. Dependiendo de la stagDurante la implementación, también puede especificar verificaciones que incluyan pruebas de integración, pruebas de carga y estrés, e incluso pruebas de caos para ayudar a garantizar que las aplicaciones que pasan por el proceso de implementación se prueben y validen adecuadamente antes de llegar a producción.

Conclusión
A medida que planifica los próximos pasos de su recorrido, es importante pensar en seguir incorporando los beneficios de la IA y la seguridad a su proceso de DevOps para entregar código de alta calidad que sea seguro desde el principio. Al abordar los cuellos de botella de la productividad y eliminar los ladrones de tiempo, puede capacitar a sus ingenieros para que trabajen de manera más eficiente. GitHub está listo para ayudarlo a comenzar, sin importar qué soluciones esté creando o en qué fase de exploración se encuentre. Ya sea que use GitHub Copilot para mejorar la experiencia del desarrollador, proteger su postura de seguridad o escalar con el desarrollo nativo de la nube, GitHub está listo para ayudarlo en cada paso del camino.

Próximos pasos
Para obtener más información sobre GitHub Enterprise o comenzar su prueba gratuita, visite https://github.com/enterprise

Preguntas frecuentes

P: ¿Cómo se puede utilizar la IA en DevOps?
R: La IA en DevOps puede automatizar tareas rutinarias, mejorar la seguridad al proteger el código y optimizar la gestión del ciclo de vida del software de extremo a extremo.

P: ¿Cuáles son los beneficios de utilizar IA en DevOps?
R: El uso de IA en DevOps puede generar mayor eficiencia, mejor calidad del código, ciclos de retroalimentación más rápidos y una mejor colaboración entre los miembros del equipo.

P: ¿Cómo ayuda DevOps a las organizaciones a mantenerse competitivas?
R: DevOps permite a las organizaciones acelerar los ciclos de lanzamiento, mejorar la confiabilidad e impulsar la innovación, lo que les permite adaptarse rápidamente a los cambios del mercado y superar a la competencia.

Documentos / Recursos

DevOps impulsado por IA con GitHub [pdf] Guía del usuario DevOps impulsado por IA con GitHub, DevOps impulsado por IA con GitHub, con GitHub, GitHub

Referencias

• Manual de usuario